レイヤー 1
インスタント接続
ETL プロジェクトなしでつなぐ。
MySQL、Postgres、Snowflake などの SQL と 50 以上の SaaS を 60 秒以内に接続。ネイティブコネクターが重労働を担い、パイプライン構築ではなく分析から始められます。
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Bayeslab コア
50+ データソースとライブ同期
数秒で接続し、ひとつの文脈で推論
SQL と 50 以上のアプリを接続し、関係と指標を自動整理。AI アナリストがひとつの信頼できる文脈で動きます。
01 // Agentic BI の基盤
AI アナリストのための信頼できる文脈
取り込み・モデリング・標準化をひとつの実行可能な文脈にまとめ、Agent の回答が常に同じソース・オブ・トゥルースから始まるようにします。
Bayeslab コアレイヤー 2
自律セマンティックモデリング
表がビジネスの関係になる。
HubSpot のリードが Stripe の顧客、Postgres のユーザーになる過程を自動マッピング。表ごとの照会ではなく、Agent が推論できる知識グラフを構築します。
HubSpotCRM とリード
Stripe課金エンジン
Postgresシステム・オブ・レコード
ユーザープロファイル
顧客セグメント
取引履歴
サブスクリプションプラン
チャーンリスク
リードスコア
在庫
リレーションシップグラフ
レイヤー 3
ユニバーサルメトリクスストア
一度定義し、どこでも使う。
LTV、チャーン、ARR を一度定義。従来の BI のようにダッシュボードごとに式を作り直さない。Agent は常に同じ真実を参照し、一貫した答えを返します。
メトリクス式エディタ
Metric: LTV = SUM(revenue) / COUNT(active_customers)
Metric: Churn = lost_customers / opening_customers
Metric: ARR = monthly_recurring_revenue * 12
AI アナリストが参照
Bayeslab エージェント
Agentic BI の次へ
02 // はじめる
データをつなぎ、Agent に分析させる。
ひとつのソース・オブ・トゥルースから始め、業務の質問を投げれば、インサイト・チャート・更新可能なダッシュボード・PPT レポートまで。